智能客服，還有多少AI泡沫？

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文丨智能相對(duì)論

作者丨沈浪

資本退潮，AI行業(yè)的泡沫正在破裂，在這個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)上，市場(chǎng)比以往更關(guān)注技術(shù)的應(yīng)用情況。哪怕是像智能客服這種已經(jīng)非常普及，也相對(duì)比較成熟的應(yīng)用，也在被反復(fù)地質(zhì)疑、驗(yàn)證和迭代，磕磕絆絆地前進(jìn)。

時(shí)至今日，智能客服賽道依舊熱鬧，擠滿各式各樣的玩家，日趨激烈的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)在推動(dòng)技術(shù)應(yīng)用進(jìn)步的同時(shí)，也在促使這個(gè)領(lǐng)域走在AI行業(yè)的前列，率先撇去自身的泡沫。

智能客服，也有泡沫？

在當(dāng)前國(guó)內(nèi)企業(yè)經(jīng)營(yíng)版圖上，客服是一個(gè)非常重要的商業(yè)環(huán)節(jié)，而智能客服也在普遍成為企業(yè)經(jīng)營(yíng)轉(zhuǎn)型的首要選擇。

根據(jù)T研究和容聯(lián)七陌發(fā)布的《智能客服預(yù)見未來&智能客服趨勢(shì)發(fā)展白皮書》，在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)中，企業(yè)對(duì)客服的訴求普遍較高，有88.6%的企業(yè)擁有自己的客服業(yè)務(wù)，其中38.4%的企業(yè)已經(jīng)將客服搬上了云端，22.1%的企業(yè)則基于云端更進(jìn)一步構(gòu)建了AI智能客服。

企業(yè)對(duì)于智能客服的廣泛部署，使得用戶在日常的消費(fèi)過程中經(jīng)?？梢越佑|到各式各樣的智能客服，比如語(yǔ)音的、文本的、機(jī)器人等等，已經(jīng)成為了一種消費(fèi)生活的常態(tài)。

但是，這種常態(tài)并沒有帶來一致的好評(píng)。在今年，中國(guó)青年報(bào)社社會(huì)調(diào)查中心聯(lián)合問卷網(wǎng)做了一項(xiàng)智能客服滿意度調(diào)查，結(jié)果顯示有95.7%的受訪者使用過智能客服，在受眾面如此廣的情況下，僅有41.3%的受訪者覺得智能客服好用，滿意度僅為4成，更多的受訪者還是青睞于原來的人工客服。

問題出在了哪里?根據(jù)調(diào)研反饋，在使用智能客服的過程中，受訪者不滿意或是遇到比較多的問題主要為回答生硬機(jī)械(62.1%)和不能準(zhǔn)確理解提問(52.2%)。簡(jiǎn)單來說，就是智能客服缺乏人工客服的溫情，而且還不能準(zhǔn)確地理解用戶的提問，更不能個(gè)性化解決問題，從而使得解決問題的效率太低。

這樣情況很現(xiàn)實(shí)，但似乎又與市場(chǎng)供應(yīng)端給出的數(shù)據(jù)不相符。不管是智能客服解決方案提供商還是已經(jīng)部署了智能客服的企業(yè)，給出的市場(chǎng)數(shù)據(jù)都相當(dāng)高，比如客戶咨詢匹配準(zhǔn)確率以及成功率基本都達(dá)到90%以上，有的甚至可以飆到95%還要高。

這種數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間的矛盾是否是由統(tǒng)計(jì)維度的差異造就的，未可知。但可以明確的是，在這種矛盾之間，很容易就產(chǎn)生了整個(gè)智能客服賽道的泡沫，一邊是企業(yè)忙于部署智能客服系統(tǒng)，一邊是用戶的需求難以得到解決，形成了最直接的市場(chǎng)供求錯(cuò)位問題。

智能客服，能完全替代人工客服嗎？

對(duì)于人工智能的技術(shù)應(yīng)用趨勢(shì)，云從科技形象地用“三次浪潮”來描述。其中，第一浪主要表現(xiàn)為單點(diǎn)技術(shù)爆發(fā)驅(qū)動(dòng)，帶來的體驗(yàn)大多數(shù)是像人臉識(shí)別、語(yǔ)音交互等線性的結(jié)果。而第二浪則為多點(diǎn)技術(shù)融合驅(qū)動(dòng)所帶來的行業(yè)化、場(chǎng)景化體驗(yàn)，具有更主動(dòng)的感知能力、更清晰的認(rèn)知能力等等。

當(dāng)前，整個(gè)AI行業(yè)正處于第一浪與第二浪疊加發(fā)展的狀態(tài)，智能客服也是如此。因此，在當(dāng)下，智能客服給人一種很“呆”很線性的反饋，但隨著整個(gè)多點(diǎn)技術(shù)融合閉環(huán)的構(gòu)建，智能客服正在慢慢地“靈泛”起來，更有溫度，也更智能。

從網(wǎng)易七魚、京東智能客服言犀、騰訊企點(diǎn)等廠商提供的解決方案來看，目前這條路徑是比較清晰的。

一、 “智能”并非空中樓閣，必須要有豐富的語(yǔ)料積累作為基礎(chǔ)。

在與「智能相對(duì)論」的交流過程中，網(wǎng)易七魚提到，在智能客服領(lǐng)域，數(shù)據(jù)的積累和回答效果之間是一個(gè)互為因果螺旋上升的增強(qiáng)回路 ：更多的對(duì)話數(shù)據(jù)輸入——更豐富和多樣化的語(yǔ)料數(shù)據(jù)積累——模型更完善，客服機(jī)器人被訓(xùn)練得更聰明——覆蓋更多用戶的問法和問題——客服機(jī)器人輸出更準(zhǔn)確的回答——用戶獲得更好的體驗(yàn)——用戶更高頻的使用——完成更多的數(shù)據(jù)積累。

對(duì)此，網(wǎng)易七魚也認(rèn)為，搭建一個(gè)客服系統(tǒng)本身并不難，難的是“智能”，智能這個(gè)事情，跟輸入有很大的關(guān)系，因?yàn)楦餍懈鳂I(yè)的業(yè)務(wù)邏輯都不一樣，用戶問什么問題，采用什么問法，更是千差萬(wàn)別。

從某種程度來說，智能客服在初期并不存在一個(gè)完全適配各行各業(yè)的最優(yōu)解，必須要根據(jù)各行各業(yè)的需求來積累語(yǔ)料，不斷投喂海量數(shù)據(jù)才能從技術(shù)邏輯上實(shí)現(xiàn)“智能”。通過語(yǔ)料積累的豐富程度，各大廠商智能客服解決方案的智能化表現(xiàn)正在拉開差距。

網(wǎng)易七魚深諳這樣的邏輯，在過去6年時(shí)間內(nèi)，其累計(jì)服務(wù)了40萬(wàn)+家企業(yè)，覆蓋各行各業(yè)頭部客戶，比如沃爾瑪、花西子、理想汽車、全棉時(shí)代、吉利等等，高效連接了6億用戶，累計(jì)承接76億輪會(huì)話，消息數(shù)615億條。

這一點(diǎn)非常關(guān)鍵，正是基于海量的輸入，網(wǎng)易七魚積累了億級(jí)語(yǔ)料庫(kù)數(shù)據(jù)和20+個(gè)行業(yè)知識(shí)庫(kù)，結(jié)合自研NLP核心算法和知識(shí)庫(kù)精細(xì)運(yùn)營(yíng)能力，其客服機(jī)器人實(shí)現(xiàn)了平均問題匹配率95%，問題解決率90%以上的效果。

二、 架在云端之上的客服系統(tǒng)，才有優(yōu)化智能的空間。

海量的數(shù)據(jù)，億級(jí)的語(yǔ)料積累......如此龐大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理，對(duì)于智能客服來說將是一種常態(tài)。那么，在未來的迭代過程中，上云是客服系統(tǒng)轉(zhuǎn)向智能化升級(jí)的一個(gè)必要支持，本地化存儲(chǔ)很難滿足接下來源源不斷的數(shù)據(jù)積累。

根據(jù)頭豹研究院發(fā)布的《2021年中國(guó)智能客服市場(chǎng)報(bào)告》，當(dāng)前在智能客服賽道上處于優(yōu)勢(shì)競(jìng)爭(zhēng)地位的，基本都是兼具云服務(wù)能力的廠商，哪怕是小能科技、快商通這種以本地化部署為主的傳統(tǒng)客服廠商也在云客服解決方案轉(zhuǎn)型。

云服務(wù)成為了智能客服領(lǐng)域的一個(gè)重要考量指標(biāo)。在沙利文聯(lián)合頭豹研究院發(fā)布的《人工智能系列報(bào)告：2021年中國(guó)對(duì)話式AI市場(chǎng)報(bào)告》中，進(jìn)入領(lǐng)導(dǎo)者象限的主要還是國(guó)內(nèi)的頭部云廠商，如騰訊云、京東云、百度智能云等。

像京東智能客服言犀就擁有私有化部署和SaaS化部署兩種方式，基于京東云實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)語(yǔ)言模型更新以及對(duì)話路徑自動(dòng)挖掘，并在算法層面采用多算法的聯(lián)合優(yōu)化和多系統(tǒng)的聯(lián)合優(yōu)化，支撐系統(tǒng)的穩(wěn)定性和對(duì)復(fù)雜任務(wù)的處理。目前言犀服務(wù)5.8億京東用戶以及17.4萬(wàn)商家，例如近期在北京落地的疫情防控與排查解決方案，最高并發(fā)量可達(dá)100萬(wàn)通/每小時(shí)?？梢?，在智能客服的迭代過程中，云服務(wù)所提供的技術(shù)優(yōu)勢(shì)是顯著的。

三、 AI能力的支撐，依舊是智能客服進(jìn)階的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)。

AI能力所提供的價(jià)值是進(jìn)階的，即如何把云端的海量數(shù)據(jù)篩選、識(shí)別并轉(zhuǎn)化為智能客服的應(yīng)用價(jià)值。這一點(diǎn)促使智能客服的應(yīng)用水平又回到了人工智能領(lǐng)域的技術(shù)體系上。

以智能服務(wù)機(jī)器人的核心邏輯為例，其核心算法主要導(dǎo)向的就是識(shí)別用戶的意圖，簡(jiǎn)單來說無論是要為用戶提供什么樣的服務(wù)，其首要都要感知和識(shí)別用戶的意圖。對(duì)此，網(wǎng)易七魚在意圖識(shí)別算法上就采用了當(dāng)前主流的Transformer結(jié)構(gòu)，同時(shí)使用蒸餾+多模型集成算法，既提升了模型推理速度，也提高了意圖識(shí)別精度。

從技術(shù)層面來說，智能客服所用到的技術(shù)就包括語(yǔ)音信號(hào)處理、自然語(yǔ)言處理、對(duì)話管理和語(yǔ)音合成等，基本上整個(gè)技術(shù)體系都緊密地圍繞著人工智能領(lǐng)域所展開。這也使得AI能力也將成為智能客服解決方案的一個(gè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。

目前來說，智能客服已經(jīng)完全屬于是多點(diǎn)技術(shù)融合的一個(gè)應(yīng)用體系，單點(diǎn)技術(shù)不足以支撐一個(gè)企業(yè)的客服業(yè)務(wù)需要，越來越多復(fù)雜的需求將持續(xù)倒逼著整個(gè)智能客服升級(jí)，才有機(jī)會(huì)在接下來的時(shí)間內(nèi)逐步地替代人工客服的工作。

誰(shuí)來定義智能客服？

結(jié)合T研究與容聯(lián)七陌以及中國(guó)青年報(bào)社社會(huì)調(diào)查中心的兩份報(bào)告來看，當(dāng)前智能客服雖然只有22.1%的企業(yè)部署，但是大多都是與民生消費(fèi)領(lǐng)域息息相關(guān)的頭部企業(yè)，如通信運(yùn)營(yíng)商、海底撈、沃爾瑪、屈臣氏等，因此消費(fèi)大眾對(duì)于智能客服的接觸還是很普遍的。

如此普遍的一個(gè)狀態(tài)使得智能客服的發(fā)展完全進(jìn)入了一個(gè)全新的階段。過去，對(duì)于企業(yè)而言，部署智能客服或許更多還是一個(gè)趕潮流、秀肌肉的過程，就像打廣告一樣，就得讓自己的用戶看到其青睞的品牌有實(shí)力去打廣告，從而塑造高端價(jià)值水平的品牌認(rèn)知。

如今，一旦智能客服做不好，帶給用戶非常差的體驗(yàn)，那么很容易就會(huì)造成品牌好感度的下滑。這一點(diǎn)隨著智能客服的不斷普及，所帶來的影響也會(huì)越來越明顯。

正如《人民日?qǐng)?bào)》發(fā)表評(píng)論稱，“智能客服不智能，AI反倒成障礙”。對(duì)于品牌的塑造以及客戶關(guān)系維護(hù)來說，也是如此——智能客服正在進(jìn)入一個(gè)以用戶價(jià)值為導(dǎo)向的階段，其需要的是更加精準(zhǔn)、高效解決問題的價(jià)值反饋。

那么，如果智能客服想要撇去泡沫，就得更加關(guān)注用戶的體驗(yàn)效果，基于用戶的需求來定義智能客服的價(jià)值，而不是一昧的“閉門造車”。

這一點(diǎn)，也同樣適用于今天的人工智能行業(yè)。

*本文圖片均來源于網(wǎng)絡(luò)

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